22 šokantnih statističnih podatkov o porabi električne energije z umetno inteligenco za leto 2024 in pozneje

Umetna inteligenca osvaja svet in inovira industrije na načine, ki si nikoli niso mislili, da so mogoči. Toda danes sem preučil številke, da bi našel najbolj šokantno statistiko porabe električne energije z umetno inteligenco.

Sama količina podatkov in procesorske moči, ki je potrebna za usposabljanje in razvoj modelov in algoritmov umetne inteligence, ter velik porast dnevnih zahtev zahtevajo ogromne količine električne energije. Ali se lahko prilagodimo temu povpraševanju?

Pa poglejmo!

Ključna statistika porabe električne energije z umetno inteligenco

Poraba energije AI eksponentno narašča. Te ključne AI statistika o električni energiji kaže, kje smo zdaj in s kakšnimi težavami bi se svet lahko soočil v prihodnosti.

• Leta 2022 je umetna inteligenca prispevala k 2 % svetovne porabe energije – toliko kot majhna država.
• IEA ocenjuje, da bo do leta 2026 AI porabil toliko električne energije kot Japonska.
• Izvajanje modelov AI in strežnikov zahteva dvakrat do trikrat več moči kot običajne aplikacije.
• Umetna inteligenca bo močno prispevala k predvidenemu 80-odstotnemu povečanju povpraševanja po podatkovnih centrih v ZDA do leta 2030.
• Vsak dan se izvede 200 milijonov zahtev ChatGPT, kar porabi pol milijona kilovatnih ur električne energije.
• Model GPT-3 porabi toliko energije kot 130 ameriških domov na leto.
• Elon Musk verjame, da do leta 2025 ne bo dovolj električne energije za napajanje vseh čipov AI.

Globalna statistika porabe električne energije z umetno inteligenco

Ti statistični podatki o porabi električne energije z umetno inteligenco dajejo globalni pregled trenutnih ravni porabe energije z umetno inteligenco.

1. Leta 2022 je umetna inteligenca prispevala k 2 % svetovne porabe energije – toliko kot majhna država.

(Vir: Vox)

Mednarodna agencija za energijo (IEA) je opozorila, da je samo leta 2022 2 % svetovne energije šlo za napajanje nalog, povezanih z umetno inteligenco in kriptovalutami. Infrastruktura, ki je potrebna za podporo tej tehnologiji, poleg električne energije zahteva obsežne podatkovne centre, plastiko, kovine, napeljavo, vodo in delovno silo, kar predstavlja tudi skrb za okolje.

2. Izvajanje modelov AI in strežnikov zahteva dvakrat do trikrat več moči kot običajne aplikacije.

(Vir: S&P Global)

Sistemi AI delujejo na zmogljivih strežnikih v podatkovnih centrih, ki porabljajo velike količine električne energije za vzdrževanje hlajenja in varnosti ter omogočajo hitro obdelavo.

Tradicionalno stojalo v podatkovnem centru porabi med 30-40 kW električne energije. Ko se AI doda v mešanico s procesorji, kot je NVIDIA Grace Hopper H100, se ta poraba energije poveča za dva- do trikrat.

3. GPE-ji z ​​umetno inteligenco v povprečju porabijo 650 vatov električne energije.

(Vir: Barron's)

Opravila AI uporabljajo grafične procesorje, ki porabijo bistveno več energije v primerjavi s procesorji. Če ne upoštevamo NVIDIA, je skupno povprečje za vse grafične procesorje z umetno inteligenco trenutno 650 vatov, kar je bistveno bolj požrešno od tradicionalnih vrhunskih grafičnih kartic, ki le redko presegajo polovico tega zneska.

4. Vsak dan je oddanih 200 milijonov zahtevkov ChatGPT, kar je enako kot pol milijona kilovatnih ur električne energije.

(Vir: The New Yorker)

ChatGPT je le en sistem umetne inteligence, a kot najbolj priljubljen porabi osupljivo količino električne energije. S povprečno 200 mio generativni AI zahtev na dan, to pomeni več kot pol milijona kilovatnih ur električne energije na dan. Za primerjavo, povprečna ameriška hiša porabi le devetindvajset kilovatnih ur na dan.

5. Model GPT-3 porabi toliko energije kot 130 domov v ZDA na leto.

(Viri: The Verge, Statista)

Še preden upoštevamo najnovejše modele, je že treniranje modela GPT-3 porabilo toliko elektrike, kot jo v enem letu porabi 130 ameriških domov (1,300 MWh) in 200 nemških. Usposabljanje velikega jezikovnega modela zahteva več energije kot katera koli tradicionalna naloga podatkovnega centra in ta poraba le narašča, ko se novi modeli pojavljajo, razvijajo in zahtevajo več podatkov.

6. GPT-3 porabi več virov kot 20 najmočnejših superračunalnikov na svetu.

(Vir: Forbes)

Če pogledamo procesorsko moč poleg električne energije, GPT-3 zahteva 800 petaflopov, kar je enako procesorski moči kot trenutno 20 najmočnejših superračunalnikov na svetu skupaj.

7. 15 % porabe energije Googlovega podatkovnega centra porabi strojno učenje.

(Vir: Yale)

Google je eden redkih pionirjev umetne inteligence, ki so odkriti glede porabe električne energije. Od leta 2024 iskalni velikan priznava, da 15 % porabe energije v njegovem podatkovnem centru zdaj izvira iz strojnega učenja.

Statistika energetskega trga AI

Ni samo poraba električne energije in druge energije s strani umetne inteligence tista, ki jo je vredno upoštevati. Umetna inteligenca se uporablja tudi na teh trgih.

8. Umetna inteligenca v energiji je bila ocenjena na 4 milijarde dolarjev.

(Vir: Allied Market Research)

Umetna inteligenca na energetskem trgu je bila leta 4.0 globalno ocenjena na 2021 milijarde USD, do leta 19.8 pa bo po napovedih dosegla 2031 milijarde USD. Prispevki vključujejo pametna omrežja, strojno učenje ter učinke podnebnih sprememb in zmanjšanja emisij.

9. Severna Amerika ima 37.08-odstotni delež svetovnega energetskega trga umetne inteligence.

(Vir: Statista)

Najnovejši razpoložljivi podatki iz leta 2019 kažejo, da je Severna Amerika vodilna v svetu na energetskem trgu umetne inteligence, saj ima 37.08-odstotni delež. Do konca leta 2024 naj bi bilo to ocenjeno na 7.78 milijarde dolarjev.

10. AI ima več kot 50 različnih aplikacij v energetski industriji.

(Vir: Latitude Media)

Nedavna ocena je razkrila približno 100 ponudnikov, povezanih z energijo, ki ponujajo rešitve AI z več kot 50 možnimi aplikacijami, vključno z vzdrževanjem omrežja in napovedovanjem obremenitve. 

11. Umetna inteligenca na trgu obnovljivih virov energije je ocenjena na več kot 16 milijard dolarjev.

(Vir: Precedence Research)

Ne le električni prašič, umetna inteligenca ima vedno več aplikacij v obnovljivih virih energije. Svetovni trg je trenutno ocenjen na 16.19 milijarde USD in naj bi do leta 114 dosegel več kot 2032 milijard USD. Vodilna je azijsko-pacifiška regija, ki predstavlja tržni delež v višini 4.4 milijarde USD, ki naj bi do leta 44.4 dosegel 2032 milijarde USD.

Projekcije porabe električne energije z umetno inteligenco

Ena stvar je razumeti porabo energije umetne inteligence danes, vendar ti statistični podatki o porabi električne energije z umetno inteligenco raziskujejo rast, ki je tik za vogalom.

12. IEA ocenjuje, da bo do leta 2026 AI porabil toliko električne energije kot Japonska.

(Viri: Vox, Data Commons)

Japonska ima veliko prebivalcev, več kot 125 milijonov ljudi. Je tudi med 10 državami z največjo porabo električne energije. IEA predvideva, da se bo poraba električne energije z umetno inteligenco ujemala s celotno državo Japonsko že leta 2026.

13. Podatkovni centri z umetno inteligenco bi lahko do leta 323 v ZDA dodali 2030 teravatnih ur električne energije.

(Viri: CNBC, Wells Fargo)

Ker se umetna inteligenca vse bolj uporablja in njene aplikacije postajajo vse bolj zapletene, se mora poraba energije povečati, da bi zadostila naraščajočim zahtevam.

Wells Fargo napoveduje, da bi lahko povpraševanje po električni energiji iz podatkovnih centrov AI dodalo 323 teravatnih ur električne energije v ZDA do leta 2030. To je neverjetnih sedemkrat več od trenutne porabe električne energije v New Yorku.

14. NVIDIA bo do leta 1.5 poslala 2027 milijona strežnikov AI na leto.

(Vir: Scientific American)

Ni vse v igranju iger za NVIDIA. Proizvajalec kartic in čipov je v ospredju strežnikov umetne inteligence in pričakuje se, da bo do leta 1.5 dosegel 2027 milijona letnih pošiljk teh specializiranih sistemov. To bi pomenilo 85.4 teravatnih ur električne energije na leto, več kot porabijo številne majhne države. .

15. AMD bi se lahko kmalu kosal z NVIDIO na trgu grafičnih procesorjev z umetno inteligenco.

(Vir: Investors.com)

NVIDIA trenutno prevladuje na trgu grafičnih procesorjev z umetno inteligenco s svojo rešitvijo A100 s polnim skladom za računalništvo z umetno inteligenco. Vendar pa analitiki verjamejo, da bi AMD potencialno lahko dosegel 20-odstotni tržni delež, kar ne bi preveč zaostajalo za njegovim skupnim tržnim deležem GPE.

Prednost njegovega prispevka AI je konkurenčna zmogljivost, vendar po dostopnejši ceni.

16. Večina grafičnih procesorjev, ki se uporabljajo za AI, bo do leta 1,000 porabila 2026 vatov električne energije.

(Vir: Barron's)

Z razvojem grafičnih procesorjev z umetno inteligenco bo vsak od njih do leta 1,000 potreboval v povprečju 2026 vatov električne energije, kar je opazno povečanje glede na povprečno 650 vatov, porabljenih danes.

17. Umetna inteligenca bo močno prispevala k predvidenemu 80-odstotnemu povečanju povpraševanja po podatkovnih centrih v ZDA do leta 2030.

(Vir: S&P Global)

Navitas Semiconductor napoveduje porast povpraševanja podatkovnih centrov v ZDA za 80 % med letoma 2023 in 2030, pri čemer je večina tega pripisana moči, potrebni za usposabljanje modelov umetne inteligence, ki je, kot smo že omenili, dva do trikrat višja od običajnih aplikacij.

18. Iskanje Google bi podvojilo porabo energije s prehodom na strežnike samo z umetno inteligenco.

(Vir: Cell)

Nedavna akademska študija ugotavlja, da Google vedno bolj uporablja strežnike AI v iskalnih funkcijah. Če bi velikan svojo celotno stran iskanja preusmeril na AI, bi podvojil svojo porabo električne energije, kar bi bilo približno enako količini električne energije, ki jo porabi država Irska.

19. Podjetja za zemeljski plin pričakujejo, da bo povpraševanje po električni energiji z umetno inteligenco povzročilo poslovni razcvet.

(Vir: CNBC)

Ker nekatere ocene kažejo, da se bo povpraševanje po električni energiji do leta 20 po zaslugi umetne inteligence povečalo za 2030 %, proizvajalci zemeljskega plina verjamejo, da lahko zapolnijo vrzel, kjer obnovljivi viri energije ne bodo uspeli. Umetna inteligenca bi lahko povzročila povečanje porabe zemeljskega plina za kar 10 milijard kubičnih čevljev na dan.

20. Elon Musk verjame, da do leta 2025 ne bo dovolj električne energije za napajanje vseh čipov AI.

(Vir: Barron's)

Tudi pri zemeljskem plinu in drugih virih ostaja vprašanje: ali ima svet sploh energetsko zmogljivost, da dohaja rast porabe električne energije z umetno inteligenco? Vodja SpaceX in Tesle Elon Musk verjame, da tudi do naslednjega leta ne bo dovolj električne energije za delovanje čipov, ki poganjajo umetno inteligenco.

21. Rešitev bi lahko bila obnovljiva energija.

(Vir: Barron's)

Globalno energetsko podjetje AES s sedežem v Virginiji vodi prehod na čisto energijo. Predvideva, da bodo podatkovni centri do leta 7.5 dosegli 2030 % celotne porabe električne energije v ZDA, vendar je možnost uporabe obnovljive energije za umetno inteligenco najvarnejša možnost za čisto zadovoljevanje povpraševanja.

22. Pametni domovi, ki jih upravlja AI, bi lahko zmanjšali emisije CO2 v gospodinjstvih za 40 %.

(Viri: BI Team, GESI)

Še en znak, da vzpon umetne inteligence ni slab za planet, je njena sposobnost, da naredi pametne domove učinkovitejše. Raziskave kažejo, da bodo pametni ogrevalni sistemi zmanjšali porabo plina za približno 5 %, medtem ko bi avtomatizacija v energetskih sistemih doma lahko zmanjšala emisije CO2 v povprečnem domu za do 40 %.

Povzetek

Ni dvoma o tem AI je tu, da ostane. Če pa stopnja uvajanja umetne inteligence prehiteva rast proizvodnje električne energije, bo razpoložljivost električne energije morda težko sledila zahtevam po energiji, kar lahko povzroči pomanjkanje električne energije ali povečane stroške energije.

Kot razkrivajo ti statistični podatki o porabi električne energije z umetno inteligenco, si prizadevajo izboljšati energetsko učinkovitost sistemov z umetno inteligenco in nekatere njene aplikacije bi lahko dejansko koristile planetu v smislu večjega poudarka na obnovljivih virih in energetski učinkovitosti v domovih.

Ker pa se AI še naprej razvija in širi, bo povpraševanje po električni energiji verjetno še vedno visoko.

Viri:

1. Vox

2. S&P Global

3. Barronove

4. New Yorker

5. Preobrat

6. Statista

7. Forbes

8. Yale

9. Zavezniške raziskave trga

10. Statista

11. povprečna širina

12. Raziskave prednosti

13. Data Commons

14. CNBC / Wells Fargo

15. Scientific American

16. Vlagatelji

17. Celica

18. BI ekipa

19. GESI